燃料電池/蓄電池混合動力汽車能量管理系統(tǒng)研究

陳明帥 華青松 張洪偉 隋宗強 李立偉

摘要： 為合理分配燃料電池/蓄電池電源投入的功率及很好地保護蓄電池，本文利用Matlab/Simulink搭建了燃料電池/蓄電池混合動力汽車整車系統(tǒng)模型，并基于燃料電池系統(tǒng)的功率效率曲線，設計了其能量管理系統(tǒng)（energy management system，EMS），根據(jù)蓄電池的荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）和負載需求功率分為14種狀態(tài)，以此確定燃料電池系統(tǒng)的輸出參考功率，在合理保護蓄電池的同時，盡可能地提高燃料電池系統(tǒng)的輸出效率。為測試該能量管理系統(tǒng)對燃料經(jīng)濟性的改善程度，本文在Matlab/Simulink環(huán)境下進行仿真模擬。仿真結(jié)果表明，與基于功率追蹤的EMS相比，本文提出的EMS蓄電池儲存的電能更高，可以有效地減少氫氣的消耗，同時使蓄電池的SOC保持在合理區(qū)域，使混合動力汽車具有更好的經(jīng)濟性和安全性。該研究具有重要的經(jīng)濟實用價值。

關鍵詞： 燃料電池； 蓄電池； 能量管理系統(tǒng)； Matlab/Simulink； SOC

中圖分類號： TM911.4； TM912； U469.72 文獻標識碼： A

收稿日期： 20170518； 修回日期： 20170824

基金項目： 863計劃項目資助（2014AA052303）；山東省自然科學基金項目資助（Y2008F23）；山東省科技發(fā)展計劃項目資助（2011GGB01123）；山東省自主創(chuàng)新及成果轉(zhuǎn)化專項（2014ZZCX05501）

作者簡介： 陳明帥（1992），男，碩士研究生，主要研究方向為電力系統(tǒng)在線監(jiān)測及故障診斷。

通訊作者： 李立偉（1970），男，山東人，博士，教授，碩士生導師，主要研究領域為電力系統(tǒng)的智能監(jiān)測和狀態(tài)維修，可再生能源接入與智能配電網(wǎng)技術，電能質(zhì)量調(diào)節(jié)與控制，高速列車運行監(jiān)測、控制系統(tǒng)及新能源汽車電控系統(tǒng)開發(fā)等。Email： ytllw@163.com 汽車是人類交通發(fā)展史上最重要的發(fā)明之一。隨著汽車數(shù)量的不斷增多，汽車尾氣大量排放，環(huán)境污染問題越來越嚴重，能源危機問題日益凸顯。因此，大力發(fā)展環(huán)境友好型的汽車已成為汽車發(fā)展的重要方向[14]。純電池電動汽車雖然幾乎“零污染”，但其充電時間長、續(xù)駛里程短的缺點為日常出行帶來諸多不便，而燃料電池存在輸出特性曲線軟和功率響應慢的缺點[56]。因此，基于燃料電池與蓄電池的混合動力汽車應運而生，能量管理系統(tǒng)則在二者的功率分配、整車的動力性能及燃耗的經(jīng)濟性方面起著重要的作用。能量管理系統(tǒng)對混合動力系統(tǒng)功率的優(yōu)化分配分為全局優(yōu)化和實時優(yōu)化兩類。D. Feroldi等人[7]提出了基于穩(wěn)態(tài)性效率圖的控制策略；H.Hemi等人[8]設計了一種基于Pontryagin原理的最優(yōu)功率分配策略。以上研究都在一定程度上降低了燃料的消耗；而B.Erdinc等人[9]則是以瞬時等效燃耗最低為目標函數(shù)，同時引入懲罰因子的方法來對蓄電池的SOC進行調(diào)控，使混合動力系統(tǒng)擁有較好的經(jīng)濟性；O. Farouk等人[10]則研究了兩種控制策略，一種是基于模糊控制的能量管理策略，另一種則是基于最優(yōu)控制的能量管理策略，并通過實驗驗證最優(yōu)控制策略的經(jīng)濟性更好?；诖耍疚奶岢龅氖且环N基于燃料電池系統(tǒng)功率效率曲線的實時優(yōu)化控制策略，在保證蓄電池工作于合理充放電和SOC的前提下，最大限度的提高燃料電池系統(tǒng)的效率，以達到實現(xiàn)燃料消耗最低的目的。該研究具有一定的經(jīng)濟適用性。

1燃料電池/蓄電池混合動力系統(tǒng)模型

燃料電池/蓄電池混合動力系統(tǒng)模型如圖1所示。該模型參考Honda FCX Clarity實車建立，主要由燃料電池系統(tǒng)模塊、蓄電池功率計算模塊、DC/DC變換器模塊、電機系統(tǒng)模塊、蓄電池模塊、車輛動力學模塊和能量管理控制模塊構成。

車輛、永磁同步電機、燃料電池和蓄電池模塊參數(shù)如表1～表4所示。

1.1燃料電池系統(tǒng)建模

本文所用到的燃料電池模型是基于開路電壓EOC，塔菲爾斜率A和交換電流i0建立的模型。其輸出電壓為[11]

VFC=EOC-NAlniFCi01sTd/3+1-iFCrFCin（1）

式中，Td為反應時間；iFC為燃料電池電流；rFCin為燃料電池內(nèi)阻；N為反應單元數(shù)。開路電壓EOC為在額定條件下的電壓常數(shù)KC和能斯特電壓En的乘積，即

EOC=KCEn（2）

En=1229+（T-298）-44432F+RT2Fln（PH2P1/2O2）， T≤373K（3）

式中，T為反應溫度；F為法拉第常數(shù)；PH2為氫氣進入反應堆的分壓；PO2為氧氣進入反應堆的分壓；PH2O為水蒸氣在反應堆的分壓。即

PH2=（1-UfH2）x%Pfuel（4）

PO2=（1-UfO2）y%Pair（5）

PH2O=（w+2y%UfO2）Pair（6）

式中，Pfuel為燃料的絕對壓力；Pair為空氣的絕對壓力；x為氫氣在燃料中的比重；y為氧氣在空氣中的比重；w為氧化劑中水蒸氣的百分比；UfH2為氫氣的利用率；UfO2為氧氣的利用率。即

UfH2=60 000RTiFCzFPfuelVfuelx%（7）

UfH2=60 000RTiFC2zFPairVairy%（8）

式中，Vfuel為燃料的流速，L/min；Vair為空氣的流速，L/min。

燃料電池系統(tǒng)不僅有質(zhì)子交換膜燃料電池（proton exchange membrane fuel cells， PEMFC），還有相應的輔助設備[1213]。而空氣壓縮機占輔助設備消耗功率Paux的95%，本文只考慮空氣壓縮機的消耗功率，所以燃料電池系統(tǒng)的實際輸出功率為

Pout=Pstack-Paux（9）

式中，Pstack和Pout和分別為燃料電池和燃料電池系統(tǒng)的輸出功率。如果燃料電池本身的效率為ηFC，則燃料電池系統(tǒng)的輸出效率為

該燃料電池系統(tǒng)的整體效率和功率關系如圖2所示。

1.2蓄電池建模

本文所用的蓄電池模型是基于空載電壓Ebatt，內(nèi)阻rbatt，電池電流ibatt建立的模型。其中，Ebatt分為充電空載電壓Ebattcha與放電空載電壓Ebattdis，即

Ebattdis=E0-K＼[Q/（Q-it）＼]i*-

K＼[Q/（Q-it）＼]it+Aexp（-Bit）（11）

Ebattcha=E0-K＼[Q/（01Q+it）＼]i*-

K＼[Q/（Q-it）＼]it+Aexp（-Bit）（12）

式中，Q為最大電池容量；it為電池實際放電容量；K為極化系數(shù)；A為指數(shù)放電區(qū)電壓值；B為指數(shù)區(qū)時間常數(shù)倒數(shù)[1416]。

蓄電池在滿充的情況下，電池的SOC為100%；在電量全部耗盡的情況下，電池的SOC為0%。SOC的計算公式為[11]

SOC=1001-1Q∫t0i（t）dt（13）

本文采用的蓄電池額定容量為25 A·h，額定電壓為288 V的鋰離子電池。蓄電池放電特性曲線如圖3所示。

1.3DC/DC變換器建模

由于燃料電池動態(tài)響應慢，當電流增大時，電壓減小，不適合直接帶負載。因此，需要合適的DC/DC變換器，使燃料電池的輸出電壓更加穩(wěn)定，從而滿足電機電壓的需求[1719]。由于燃料電池的電壓高于負載側(cè)電壓，所以采用電流控制的降壓電路。DC/DC變換器的仿真模型如圖4所示。

通過對燃料電池輸出效率分析可知，燃料電池系統(tǒng)在低功率區(qū)域和高功率區(qū)域效率都較低，同時由于燃料電池動態(tài)響應緩慢的特性，功率波動對燃料電池系統(tǒng)的效率也會產(chǎn)生影響。因此，合理控制蓄電池的充放電功率，使燃料電池系統(tǒng)盡可能在輸出高效區(qū)工作，減少功率波動成為能量管理策略的重點。需充分考慮蓄電池使用壽命和安全性，使蓄電池的SOC控制在合理范圍內(nèi)。因此，引入燃料電池系統(tǒng)輸出功率節(jié)點PFCmin和PFCmax-PB（如圖2中所示）。燃料電池系統(tǒng)的最大輸出功率定義為PFCmax，蓄電池的充放電功率分別限制為PB和-PB；SOC的高低限值定義為SOCH和SOCL，將蓄電池的SOC分為3個區(qū)域：低SOC區(qū)（SOC<40%），正常SOC區(qū)（40%≤SOC≤80%），高SOC區(qū)（SOC>80%）；負載功率需求定義為PL。

控制策略根據(jù)不同的SOC狀況及負載功率需求，大致可分為14個狀態(tài)，其中為避免在SOC分點SOCH和SOCL處的波動及狀態(tài)的頻繁切換，設置狀態(tài)保持策略。當SOC由正常區(qū)進入高SOC區(qū)時，將會持續(xù)采取高SOC區(qū)控制策略至SOC值小于78%，才恢復到正常區(qū)控制策略。同理，當SOC由正常區(qū)進入低SOC區(qū)時，將會持續(xù)采取低SOC區(qū)控制策略至SOC值大于42%，才恢復到正常區(qū)控制策略。本文提出的控制策略如表5所示，由表5可以看出：

3仿真及結(jié)果分析

為測試該能量管理系統(tǒng)對燃料經(jīng)濟性的改善程度，本文在Matlab/Simulink環(huán)境下進行仿真模擬。為驗證跨SOC區(qū)時的狀態(tài)保持策略，更好地對比燃料消耗，分別將本文提出的能量管理策略和基于功率追蹤的能量管理策略應用于同一燃料電池混合動力汽車，并在新歐洲行駛循環(huán)（new european driving cycle，NEDC）工況中的市區(qū)工況與郊外工況中進行模擬，蓄電池初始SOC選為736%。循環(huán)工況如圖6所示。基于功率追蹤控制的能量管理策略仿真曲線如圖7所示。由圖7可知，燃料電池的輸出功率以負載的需求功率為依據(jù)，蓄電池是在起步加速過程中提供瞬時功率來彌補燃料電池動態(tài)響應慢的缺點，在減速剎車時回收再生制動產(chǎn)生的能量。

由圖8可以看出，通過蓄電池的充放電可以使燃料電池避免工作在低效率區(qū)域，同時在負載低功率時，燃料電池基本保持恒定輸出，大大減少了輸出功率的波動；在366 s時，蓄電池的SOC達到80%，此時將進入高SOC區(qū)，并執(zhí)行狀態(tài)保持策略，為使與基于功率追蹤控制策略的SOC值最終基本相等，在366 s后，持續(xù)執(zhí)行高SOC控制策略；在524 s時，汽車剎車產(chǎn)生的再生制動能量遠大于設定的蓄電池的充電功率限值，此時燃料電池系統(tǒng)輸出功率置為0，剎車電阻投入工作，消耗多余的能量，蓄電池的充電功率被限制在25 000 W，直到再生制動能量小于蓄電池的充電功率限值時，燃料電池又漸漸根據(jù)再生制動能量的具體情況投入工作，最后工作于PFCmin。

兩種能量管理策略仿真蓄電池SOC曲線和燃料消耗曲線如圖9和圖10所示，其中基于提出的EMS的SOC和燃料消耗最終值分別為76%和2198 g，基于功率追蹤控制的SOC和燃料消耗最終值分別為7572%和2286 g。通過數(shù)值對比可以發(fā)現(xiàn)，本文提出的能量管理系統(tǒng)最終的結(jié)果是蓄電池儲存的電能更高，而燃料消耗更小，因此具有更好的經(jīng)濟性。

結(jié)束語

本文根據(jù)純?nèi)剂想姵仄嚭图冸妱悠嚧嬖诘膬?yōu)缺點，設計仿真了燃料電池/蓄電池混合動力汽車，并根據(jù)燃料電池系統(tǒng)的輸出效率曲線，設計了一種新的燃料電池/蓄電池能量管理控制系統(tǒng)，并在Matlab/Sinulink環(huán)境下進行了仿真驗證。通過和基于功率追蹤的能量管理系統(tǒng)進行對比可以看出，本文所提出的控制策略可有效地減少燃料消耗，提高整車經(jīng)濟性。同時，能很好的保護蓄電池，提高整車安全性。該研究對混合動力汽車的功率分配問題具有指導意義。

參考文獻：

[1]Pukrushpan J T， Peng H， Stefanopoulou A G. ControlOriented Modeling and Analysis for Automotive Fuel Cel Systems [J]. Journal of Dynamic Systems Measurement and Control， 2004， 126（1）： 1425.

[2]Zheng C H， Kim N W， Cha S W. Optimal Oontrol in the Power Management of Fuel Cell Hybrid Vehicles[J]. International Journal of Hydrogen Energy， 2012， 37（1）： 655663.

[3]Moore R M， Hauer K H， Friedman D， et al. A Dynamic Simulation Tool for Hydrogen Fuel Cell Vehicles[J]. Journal of Power Sources， 2005， 141（2）： 272285.

[4]李巧玲. 淺析通信電源系統(tǒng)的備用電源設計[J]. 通信電源技術， 2003（6）： 4346.

[5]曹長松. 燃料電池在通信電源中的應用[J]. 通信電源技術， 2012， 29（1）： 5357.

[6]鄭文迪， 蔡金錠. 燃料電池/超級電容器混合發(fā)電系統(tǒng)能量管理策略[J]. 電力自動化設備， 2012， 32（12）： 2832， 42.

[7]Feroldi D， Serra M， Riera J. Energy Management Strategies Based on Efficiency Map for Fuel Cell Hybrid Vehicles[J]. Journal of Power Sources， 2009， 190（2）： 387401.

[8]Hemi H， Ghouili J， Cheriti A. Combination of Markov Chain and Optimal Control Solved by Pontryagin's Minimum Principle for a Fuel Cell Supercapacitor Vehicle， Energy Convers[J]. Energy Conversion & Management， 2015， 91（9）： 387393.

[9]Erdinc O， Vural B， Uzunoglu M. WaveletFuzzy Logic Based Energy Management Strategy for a Fuel Cell/Battery/UltraCapacitor Hybrid Vehicular Power System[J]. Journal of Power Sources， 2009， 194（1）： 369380.

[10]Farouk O， Jürgen R， Lars W， et al. Power Management Optimization of Fuel Cell/Battery Hybrid Vehicles with Experimental Validation[J]. Journal of Power Sources， 2014， 252（3）： 333343.

[11]ShihKuen C， TsomgJuu L， JiannFuh C， et a1. Novel High StepUp DC/DC Converter for Fuel Cell Energy Conversion System[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2010， 57（6）： 2007 2017.

[12]李果， 張培昌， 余達太， 等. 電動車燃料電池控制系統(tǒng)[J]. 控制理論與應用， 2008， 25（2 ）： 289293.

[13]郭一鳴， 羅永革. 混合動力汽車性能仿真軟件的研究[J]. 湖北汽車工業(yè)學院學報， 2002， 16（4）： 16.

[14]徐進. 鋰電池充放電特性分析和測試[J]. 中國西部科技， 2011， 10（33）： 34.

[15]陳曉東， 何仁， 楊正林. 混合動力電動汽車性能仿真研究與開發(fā)[J]. 交通運輸工程學報， 2002， 2（1）： 114117.

[16]劉洋， 全書海， 張立炎. 燃料電池發(fā)電系統(tǒng)溫度控制策略研究[J]. 武漢理工大學學報： 信息與管理工程版， 2010， 32（2）： 268272.

[17]張曉峰， 呂征字. 混合動力車用全數(shù)字電流控制型雙向DC/DC變換器[J]. 電工技術學報， 2009， 24（8）： 8489.

[18]劉磊， 剛憲約， 王樹鳳， 等. 汽車仿真軟件ADVISOR[J]. 農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程， 2007（2）： 4043.

[19]許世森， 朱寶田. 探討我國電力系統(tǒng)發(fā)展燃料電池發(fā)電的技術路線[J]. 中國電力， 2001， 24（7）： 912.